前言
lodash受歡迎的一個原因，是其優異的計算效能。而其效能能有這麼突出的表現，很大部分就來源於其使用的演算法——惰性求值。 本文將講述lodash原始碼中，惰性求值的原理和實現。
一、惰性求值的原理分析
惰性求值（Lazy Evaluation），又譯為惰性計算、懶惰求值，也稱為傳需求呼叫（call-by-need），是計算機程式設計中的一個概念，它的目的是要最小化計算機要做的工作。 惰性求值中的引數直到需要時才會進行計算。這種程式實際上是從末尾開始反向執行的。它會判斷自己需要返回什麼，並繼續向後執行來確定要這樣做需要哪些值。
以下是How to Speed Up Lo-Dash ×100? Introducing Lazy Evaluation.（如何提升Lo-Dash百倍算力？惰性計算的簡介）文中的示例，形象地展示惰性求值。
function priceLt(x) {
return function(item) { return item.price < x; };
}
var gems = [
{ name: 'Sunstone', price: 4 },
{ name: 'Amethyst', price: 15 },
{ name: 'Prehnite', price: 20},
{ name: 'Sugilite', price: 7 },
{ name: 'Diopside', price: 3 },
{ name: 'Feldspar', price: 13 },
{ name: 'Dioptase', price: 2 },
{ name: 'Sapphire', price: 20 }
];
var chosen = _(gems).filter(priceLt(10)).take(3).value();
複製程式碼程式的目的，是對資料集gems進行篩選，選出3個price小於10的資料。
1.1 一般的做法
如果拋開lodash這個工具庫，讓你用普通的方式實現var chosen = _(gems).filter(priceLt(10)).take(3);那麼，可以用以下方式：
_(gems)拿到資料集，快取起來。
再執行filter方法，遍歷gems陣列（長度為10），取出符合條件的資料：
[
{ name: 'Sunstone', price: 4 },
{ name: 'Sugilite', price: 7 },
{ name: 'Diopside', price: 3 },
{ name: 'Dioptase', price: 2 }
]
複製程式碼然後，執行take方法，提取前3個資料。
[
{ name: 'Sunstone', price: 4 },
{ name: 'Sugilite', price: 7 },
{ name: 'Diopside', price: 3 }
]
複製程式碼總共遍歷的次數為：10+3。
執行的示例圖如下：
1.2 惰性求值做法
普通的做法存在一個問題：每個方法各做各的事，沒有協調起來浪費了很多資源。
如果能先把要做的事，用小本本記下來?，然後等到真正要出資料時，再用最少的次數達到目的，豈不是更好。
惰性計算就是這麼做的。
以下是實現的思路：
_(gems)拿到資料集，快取起來- 遇到
filter方法，先記下來 - 遇到
take方法，先記下來 - 遇到
value方法，說明時機到了 - 把小本本拿出來，看下要求：要取出3個數，price<10
- 使用
filter方法裡的判斷方法priceLt對資料進行逐個裁決
[
{ name: 'Sunstone', price: 4 }, => priceLt裁決 => 符合要求，通過 => 拿到1個
{ name: 'Amethyst', price: 15 }, => priceLt裁決 => 不符合要求
{ name: 'Prehnite', price: 20}, => priceLt裁決 => 不符合要求
{ name: 'Sugilite', price: 7 }, => priceLt裁決 => 符合要求，通過 => 拿到2個
{ name: 'Diopside', price: 3 }, => priceLt裁決 => 符合要求，通過 => 拿到3個 => 夠了，收工！
{ name: 'Feldspar', price: 13 },
{ name: 'Dioptase', price: 2 },
{ name: 'Sapphire', price: 20 }
]
複製程式碼如上所示，一共只執行了5次，就把結果拿到。
執行的示例圖如下：
1.3 小結
從上面的例子可以得到惰性計算的特點：
- 延遲計算，把要做的計算先快取，不執行
- 資料管道，逐個資料通過“裁決”方法，在這個類似安檢的過程中，進行過關的操作，最後只留下符合要求的資料
- 觸發時機，方法快取，那麼就需要一個方法來觸發執行。lodash就是使用
value方法，通知真正開始計算
二、惰性求值的實現
依據上述的特點，我將lodash的惰性求值實現進行抽離為以下幾個部分：
2.1 實現延遲計算的快取
實現_(gems)。我這裡為了語義明確，採用lazy(gems)代替。
var MAX_ARRAY_LENGTH = 4294967295; // 最大的陣列長度
// 快取資料結構體
function LazyWrapper(value){
this.__wrapped__ = value;
this.__iteratees__ = [];
this.__takeCount__ = MAX_ARRAY_LENGTH;
}
// 惰性求值的入口
function lazy(value){
return new LazyWrapper(value);
}
複製程式碼this.__wrapped__快取資料this.__iteratees__快取資料管道中進行“裁決”的方法this.__takeCount__記錄需要拿的符合要求的資料集個數
這樣，一個基本的結構就完成了。
2.2 實現filter方法
var LAZY_FILTER_FLAG = 1; // filter方法的標記
// 根據 篩選方法iteratee 篩選資料
function filter(iteratee){
this.__iteratees__.push({
'iteratee': iteratee,
'type': LAZY_FILTER_FLAG
});
return this;
}
// 繫結方法到原型鏈上
LazyWrapper.prototype.filter = filter;
複製程式碼filter方法，將裁決方法iteratee快取起來。這裡有一個重要的點，就是需要記錄iteratee的型別type。
因為在lodash中,還有map等篩選資料的方法，也是會傳入一個裁決方法iteratee。由於filter方法和map方法篩選方式不同，所以要用type進行標記。
這裡還有一個技巧：
(function(){
// 私有方法
function filter(iteratee){
/* code */
}
// 繫結方法到原型鏈上
LazyWrapper.prototype.filter = filter;
})();
複製程式碼原型上的方法，先用普通的函式宣告，然後再繫結到原型上。如果工具內部需要使用filter，則使用宣告好的私有方法。
這樣的好處是，外部如果改變LazyWrapper.prototype.filter，對工具內部，是沒有任何影響的。
2.3 實現take方法
// 擷取n個資料
function take(n){
this.__takeCount__ = n;
return this;
};
LazyWrapper.prototype.take = take;
複製程式碼2.4 實現value方法
// 惰性求值
function lazyValue(){
var array = this.__wrapped__;
var length = array.length;
var resIndex = 0;
var takeCount = this.__takeCount__;
var iteratees = this.__iteratees__;
var iterLength = iteratees.length;
var index = -1;
var dir = 1;
var result = [];
// 標籤語句
outer:
while(length-- && resIndex < takeCount){
// 外層迴圈待處理的陣列
index += dir;
var iterIndex = -1;
var value = array[index];
while(++iterIndex < iterLength){
// 內層迴圈處理鏈上的方法
var data = iteratees[iterIndex];
var iteratee = data.iteratee;
var type = data.type;
var computed = iteratee(value);
// 處理資料不符合要求的情況
if(!computed){
if(type == LAZY_FILTER_FLAG){
continue outer;
}else{
break outer;
}
}
}
// 經過內層迴圈，符合要求的資料
result[resIndex++] = value;
}
return result;
}
LazyWrapper.prototype.value = lazyValue;
複製程式碼這裡的一個重點就是：標籤語句
outer:
while(length-- && resIndex < takeCount){
// 外層迴圈待處理的陣列
index += dir;
var iterIndex = -1;
var value = array[index];
while(++iterIndex < iterLength){
// 內層迴圈處理鏈上的方法
var data = iteratees[iterIndex];
var iteratee = data.iteratee;
var type = data.type;
var computed = iteratee(value);
// 處理資料不符合要求的情況
if(!computed){
if(type == LAZY_FILTER_FLAG){
continue outer;
}else{
break outer;
}
}
}
// 經過內層迴圈，符合要求的資料
result[resIndex++] = value;
}
複製程式碼當前方法的資料管道實現，其實就是內層的while迴圈。通過取出快取在iteratees中的裁決方法取出，對當前資料value進行裁決。
如果裁決結果是不符合，也即為false。那麼這個時候，就沒必要用後續的裁決方法進行判斷了。而是應該跳出當前迴圈。
而如果用break跳出內層迴圈後，外層迴圈中的result[resIndex++] = value;還是會被執行，這是我們不希望看到的。
應該一次性跳出內外兩層迴圈，並且繼續外層迴圈，才是正確的。
標籤語句，剛好可以滿足這個要求。
2.5 小檢測
var testArr = [1, 19, 30, 2, 12, 5, 28, 4];
lazy(testArr)
.filter(function(x){
console.log('check x='+x);
return x < 10
})
.take(2)
.value();
// 輸出如下：
check x=1
check x=19
check x=30
check x=2
// 得到結果： [1, 2]
複製程式碼2.6 小結
整個惰性求值的實現，重點還是在資料管道這塊。以及，標籤語句在這裡的妙用。其實實現的方式，不只當前這種。但是，要點還是前面講到的三個。掌握精髓，變通就很容易了。
結語
惰性求值，是我在閱讀lodash原始碼中，發現的最大閃光點。
當初對惰性求值不甚理解，想看下javascript的實現，但網上也只找到上文提到的一篇文獻。
那剩下的選擇，就是對lodash進行剖離分析。也因為這，才有本文的誕生。
希望這篇文章能對你有所幫助。如果可以的話，給個star :)
最後，附上本文實現的簡易版lazy.js完整原始碼：
github.com/wall-wxk/bl…
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